公开(公告)号：CN110209923A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201810601709.5

申请日：2018-06-12

申请人： 中国人民大学 ,  腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 范举 ,  杨鑫 ,  杜小勇 ,  孙振龙 ,  王莉峰 ,  刘婷婷

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06Q50/00

摘要： 本发明提出一种话题影响力用户的推送方法和装置，其中，方法包括：获取话题影响力的订阅查询请求，所述订阅查询请求包括至少一个话题；根据社交网络中社交行为事件流，计算社交网络中各个用户对应所述话题的影响力；根据所述影响力确定与每个话题对应的符合预设影响力推送条件的实时用户集合；将所述实时用户集合推送给所述查询用户。由此，结合动态变化的社交网络中社交行为事件流确定每个话题对应的影响力较大的实时用户集合，保证了确定的实时用户集合中用户的话题影响力较高，为有关商家的营销决策提供可靠支持。

公开(公告)号：CN110209923B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201810601709.5

申请日：2018-06-12

申请人： 中国人民大学 ,  腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 范举 ,  杨鑫 ,  杜小勇 ,  孙振龙 ,  王莉峰 ,  刘婷婷

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06Q50/00

摘要： 本发明提出一种话题影响力用户的推送方法和装置，其中，方法包括：获取话题影响力的订阅查询请求，所述订阅查询请求包括至少一个话题；根据社交网络中社交行为事件流，计算社交网络中各个用户对应所述话题的影响力；根据所述影响力确定与每个话题对应的符合预设影响力推送条件的实时用户集合；将所述实时用户集合推送给所述查询用户。由此，结合动态变化的社交网络中社交行为事件流确定每个话题对应的影响力较大的实时用户集合，保证了确定的实时用户集合中用户的话题影响力较高，为有关商家的营销决策提供可靠支持。

公开(公告)号：CN116956079A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202211502540.0

申请日：2022-11-28

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 刘兵 ,  孙振龙 ,  胡博 ,  刘祺 ,  梁铭霏 ,  李靖 ,  张博

IPC分类号： G06F18/23

摘要： 本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：本发明通过获取K个聚类结果，K个聚类结果基于K种不同的第一聚类方式分别对对象集合进行聚类操作确定，第一聚类方式基于聚类算法和聚类特征确定，基于K个聚类结果确定聚类组合，聚类组合包括从K个聚类结果中确定的L个第一聚类结果，基于聚类组合中的L个第一聚类结果分别包含的多个对象簇确定聚类组合对应的多个核对象集，根据聚类组合对应的多个核对象集确定目标聚类结果，基于目标聚类结果和账号信息向账号信息对应的设备发送目标对象。本申请实施例通过若干个聚类结果生成的核对象集对多个聚类结果进行评比，从中确定出合适的聚类结果，提高对象推荐的的准确性。

公开(公告)号：CN115705399A

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202110809268.X

申请日：2021-07-16

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 梁铭霏 ,  俞浩敏 ,  孙振龙 ,  张博 ,  刘书凯 ,  商甜甜 ,  刘祺 ,  饶君 ,  王良栋 ,  林乐宇 ,  周健 ,  柳东静 ,  丘志杰 ,  胡博 ,  梅家洁 ,  甘月松 ,  杨永新 ,  赵竑晟

IPC分类号： G06F18/214

摘要： 本发明公开了一种预测模型的训练方法、存储介质和电子设备。其中，该方法包括：获取已发布的第一多媒体资源的第一媒体资源信息、第一多媒体资源的第一历史实际发布结果序列、以及第一多媒体资源在目标时间上的第一未来实际发布结果；在第一目标转换概率表示将第一历史实际发布结果序列转换成第一目标异常发布结果序列时，将第一历史实际发布结果序列转换成第一目标异常发布结果序列，并使用第一媒体资源信息、第一目标异常发布结果序列以及第一未来实际发布结果，对待训练的发布结果预测模型进行训练。本发明可应用在人工智能场景下，本发明还涉及神经网络模型等技术。本发明解决了预测模型的预测准确性较低的技术问题。

公开(公告)号：CN110046304B

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN201910312887.0

申请日：2019-04-18

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 丘志杰 ,  饶君 ,  刘毅 ,  苏舟 ,  刘书凯 ,  孙振龙 ,  刘祺 ,  王良栋 ,  商甜甜 ,  梁铭霏 ,  陈磊 ,  张博 ,  林乐宇

IPC分类号： G06F16/9535

摘要： 本发明公开了一种用户推荐方法和装置，所述方法包括：获得用户属性信息、阅读属性信息、阅读历史信息和候选项目；对所述阅读属性信息按照预设分组进行组内信息融合，以得到阅读特征信息；建立自注意层模型，输入阅读历史信息到自注意层模型中，获得阅读历史权重；根据阅读历史权重和阅读历史信息，进行加权平均获得历史特征信息；根据所述用户属性信息、阅读特征信息和历史特征信息，获得用户特征信息；根据所述用户特征信息从所述候选项目中选择用于进行用户推荐的推荐项目。所述方法根据阅读历史信息的权重，获得历史特征信息，避免了信息折损，同时也过滤了被动阅读行为，能够提高用户个性化推荐的精确度。

公开(公告)号：CN110263213B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN201910430442.2

申请日：2019-05-22

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 苏舟 ,  王良栋 ,  孙振龙 ,  张博

IPC分类号： G06F16/735 ,  G06F16/738 ,  G06F16/783 ,  H04N21/234 ,  H04N21/25 ,  H04N21/258 ,  G06V20/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

摘要： 本申请是关于一种视频推送方法，该方法包括：获取第一视频中的N个候选封面；通过视频封面确定模型获得N个候选封面各自的预测置信度；该视频封面确定模型是根据第二视频中的K个候选封面，以及K个候选封面各自的用户操作数据进行强化学习获得的卷积神经网络模型；根据N个候选封面各自的预测置信度，从N个候选封面中获取第一视频的视频封面；根据第一视频的视频封面向终端推送第一视频。由于视频封面确定模型是根据用户对不同封面的相同视频执行的操作进行强化训练的卷积神经网络模型，综合考虑了用户对视频封面的选择操作，提高了后续通过训练出的模型确定视频封面的准确性。

公开(公告)号：CN110309427B

公开(公告)日：2023-03-10

申请号：CN201810553549.1

申请日：2018-05-31

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 丘志杰 ,  饶君 ,  张博 ,  林乐宇 ,  冯喆 ,  陈磊 ,  胡澜涛 ,  刘书凯 ,  刘毅 ,  孙振龙 ,  王良栋

IPC分类号： G06F16/9536

摘要： 本发明实施例提供一种对象推荐方法、装置、存储介质及计算机设备，本实施例基于循环神经网络，对多个样本用户对应的用户访问序列进行训练，得到推荐对象预测模型，对用户访问序列进行编码计算，再对得到的编码向量与各候选词向量进行相似度计算，得到该用户的推荐对象。可见，基于循环神经网络的在编码计算的特点，使得本实施例这种模型编码方式，兼顾了用户的长期历史兴趣和短期历史兴趣，且考虑到了用户在应用平台上访问对象的访问顺序，能够更准确定位用户的兴趣变迁和兴趣积累，解决现有ItemCF对象推荐方法导致所得推荐对象多样性和个性化损失的问题。

公开(公告)号：CN110598086B

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN201810515869.8

申请日：2018-05-25

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 刘毅 ,  胡澜涛 ,  张博 ,  夏锋 ,  林乐宇 ,  冯喆 ,  陈磊 ,  饶君 ,  刘书凯 ,  丘志杰 ,  孙振龙 ,  王良栋

IPC分类号： G06F16/9535

摘要： 本申请提供了一种文章推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取历史阅读集合，历史阅读集合包括：目标用户阅读过的多篇历史文章；对每篇历史文章，依据该历史文章的内容特征及历史阅读集合中阅读时刻在该历史文章的阅读时刻之前的至少一篇待定历史文章的内容特征，分别确定每篇待定历史文章与该历史文章的注意力程度；依据多篇待定历史文章分别与至少一篇历史文章的注意力程度，从该多篇待定历史文章中，选取出触发向该目标用户推荐文章的可能性相对较低的至少一篇推荐参考文章；分别根据每篇推荐参考文章的内容特征，从可推荐文章集合中，确定待推荐的至少一篇候选推荐文章。本申请的方案可以提高向用户推荐文章的多样性。

公开(公告)号：CN110162700A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910326702.1

申请日：2019-04-23

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 刘书凯 ,  陈磊 ,  张博 ,  刘祺 ,  商甜甜 ,  林乐宇 ,  刘毅 ,  饶君 ,  苏舟 ,  孙振龙 ,  王良栋 ,  丘志杰 ,  梁铭霏

IPC分类号： G06F16/9535

摘要： 本发明实施例提供一种信息推荐方法及装置、信息推荐模型的训练方法及装置以及存储介质，信息推荐方法包括：接收客户端的对应目标用户的推荐请求；提取所述目标用户对应的不同类型的用户特征，根据所述不同类型的用户特征组合形成所述目标用户的用户向量；提取物品的不同类型的物品特征，根据所述不同类型的物品特征组合形成所述物品的物品向量；根据物品向量与用户向量之间的距离，确定与所述用户向量的向量距离满足条件的物品；基于满足条件的所述物品向所述客户端发送对应的推荐信息。本发明实施例能够全面准确地进行个性化推荐。

公开(公告)号：CN108804633A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810555990.3

申请日：2018-06-01

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司

发明人： 陈磊 ,  胡澜涛 ,  张博 ,  林乐宇 ,  冯喆 ,  饶君 ,  刘书凯 ,  刘毅 ,  丘志杰 ,  孙振龙 ,  王良栋

IPC分类号： G06F17/30 ,  G06F17/27

CPC分类号： G06F17/2785

摘要： 一种基于行为语义知识网络的内容推荐方法、计算机设备及存储介质，该基于行为语义知识网络的内容推荐方法包括：获取各用户标识关联的项目行为数据以及各项目行为数据对应项目的属性特征数据；基于各项目行为数据以及属性特征数据，确定行为语义知识网络；获取目标推荐用户标识关联的特征数据；基于特征数据以及行为语义知识网络中各网络节点，确定行为语义知识网络中对应于特征数据的节点；将行为语义知识网络中，与对应于特征数据的节点相似的网络节点对应标示的内容，确定为目标推荐用户标识对应的待推荐内容；向目标推荐用户标识推荐待推荐内容。基于本方法可提高推荐准确性。